一种新的基于稀疏表征的二阶段欠定语音盲分离方法

摘要

提出了一种新的混叠语音盲分离方法,即在欠定的情况下基于信号的稀疏表征,通过两个阶段估计出混叠矩阵和源信号.在混叠矩阵估计阶段,利用类拉普拉斯窗口函数构造出一个新的势函数,根据基于势函数的聚类算法估计出混叠矩阵.在源估计阶段,针对l1-范数方法的不足,提出了一种新的基于高阶统计特性的稀疏表征来进行源信号的估计--统计稀疏分量分析.仿真实验表明,和同类其他二阶段估计方法相比,本文所提方法分离结果的重构信噪比更高,分离性能也更加优越.